廣東工業(yè)大學(xué) 張春玲 杜玉曉
癲癇是比較常見的神經(jīng)系統(tǒng)疾病之一,腦電圖是臨床上診斷癲癇的必要的手段之一,醫(yī)生通過人工識別腦電圖的高頻振蕩節(jié)律出現(xiàn)的位置來診斷和治療癲癇。定位癲癇始發(fā)區(qū)(Seizure Onset Zone,SOZ)是術(shù)前評估的關(guān)鍵,高頻振蕩的意義體現(xiàn)在對癲癇發(fā)作始發(fā)區(qū)的準(zhǔn)確定位,因此對于高頻振蕩節(jié)律特征提取方法的研究是很有必要的。
腦電信號是一種非平穩(wěn)性信號,即腦電的統(tǒng)計(jì)信號會隨著時間而變化,且攜帶了生理和病例信息。普遍認(rèn)為,腦電信號中80-500Hz頻率的信號被稱為高頻振蕩節(jié)律。高頻振蕩節(jié)律特征的提取包括時域、頻域、時頻域特征提取。
本文創(chuàng)新性提出一種短時能量的腦電高頻振蕩節(jié)律的特征提取方法,利用這種特征去識別并定位SOZ。通過仿真實(shí)驗(yàn),說明這個特征可以有效的定位SOZ,大大的提高了醫(yī)生的診斷效率。
腦電信號預(yù)處理是為了提高信噪比,去噪,得到比較干凈的數(shù)據(jù),便于后續(xù)特征提取。預(yù)處理過程主要包括歸一化、去噪、濾波、分幀等。腦電信號的預(yù)處理過程如圖1所示。
圖1 腦電信號預(yù)處理
歸一化是為了方便后續(xù)數(shù)據(jù)的處理,將數(shù)據(jù)按比例縮放,使之落入[-1,1]區(qū)間。腦電信號是一種強(qiáng)度很弱的電生理信號,在微伏數(shù)量級,在測量時不可避免會產(chǎn)生一些干擾,形成偽跡。所以去噪是不可缺失的一步,目的是提高信噪比。由于高頻振蕩節(jié)律是頻率在80-500Hz之間信號,所以需要設(shè)計(jì)一個帶通濾波器,將除了80-500Hz以外的其他頻段的數(shù)據(jù)過濾。最后將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)存儲,以便后續(xù)的分幀和提取特征。
短時能量是反應(yīng)信號強(qiáng)度的度量參數(shù),可以反映信號的幅度變換。在語音識別中,短時能量的用途是可以區(qū)分清音和濁音,實(shí)驗(yàn)表明濁音的能量要明顯高于清音。短時能量一般是用于語音信號中。本文中將短時能量作為高頻振蕩節(jié)律的特征,短時能量的計(jì)算方法是使用均方法提取濾波后腦電信號的均方值,短時能量能夠反映腦電信號在高頻振蕩節(jié)律時幅值大小的變化。
設(shè)腦電波形時域信號為x(n),加窗函數(shù)w(n)分幀處理后得到第i幀腦電信號為yi(n),則yi(n)滿足:
其中,w(n)為窗函數(shù),一般采用矩形窗或者是漢明窗;yi(n)是一幀的數(shù)值,L為幀長;inc為幀移長度;fn為分幀后的總幀數(shù)。
計(jì)算第i幀信號的短時能量值可以用均方法計(jì)算,其表達(dá)式如下:
其中,E(i)為短時能量的估計(jì)值,yi(n)為腦電信號的幅值。
如圖2所示,選取了兩組數(shù)據(jù)(分別是高頻振蕩節(jié)律和非高頻振蕩節(jié)律)的各自100個數(shù)據(jù)點(diǎn),可以看出非高頻振蕩節(jié)律的短時能量數(shù)值很小甚至接近于0,說明可以根據(jù)短時能量特征找到高頻振蕩節(jié)律的。
圖2 高頻振蕩節(jié)律和非高頻振蕩節(jié)律的短時能量對比圖
本文數(shù)據(jù)來源是廣東省某醫(yī)院,是患有難治性癲癇病人在術(shù)前監(jiān)測的顱內(nèi)腦電數(shù)據(jù),本文采用了5個癲癇病人的數(shù)據(jù),以其中一名患者的全部62根導(dǎo)聯(lián)為例。將這名患者的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后,分幀,計(jì)算短時能量值。如圖3所示,有某些導(dǎo)聯(lián)的短時能量值較大,說明這些導(dǎo)聯(lián)的幅值較大。這里將采用全部導(dǎo)聯(lián)的短時能量的均值作為閾值,當(dāng)某一個導(dǎo)聯(lián)的短時平均能量高于所設(shè)置的閾值的導(dǎo)聯(lián)就可以被認(rèn)為是疑似癲癇始發(fā)區(qū)導(dǎo)聯(lián),定位到疑似癲癇始發(fā)區(qū)導(dǎo)聯(lián)后,醫(yī)生就可以重點(diǎn)關(guān)注這些導(dǎo)聯(lián),其他的導(dǎo)聯(lián)可以少觀測。
圖3 某一個病人的全部62根導(dǎo)聯(lián)的短時能量估計(jì)值結(jié)果
如圖4所示,某一個病人的第38號導(dǎo)聯(lián)的波形圖和短時能量圖,從圖4中可知,當(dāng)某一個時間的振幅較大時,短時能量的值相應(yīng)的也變大。
圖4 某一個病人的第38根導(dǎo)聯(lián)的波形圖及對應(yīng)時間的短時能量估計(jì)值
這里采用全部導(dǎo)聯(lián)的短時能量估計(jì)的均值作為閾值,短時平均能量估計(jì)高于所設(shè)置的閾值的導(dǎo)聯(lián)就被認(rèn)為是疑似癲癇始發(fā)區(qū)導(dǎo)聯(lián)。如圖5左圖是62個導(dǎo)聯(lián)的每個導(dǎo)聯(lián)各自的短時能量估計(jì)值的連線,從圖中可知,有一些導(dǎo)聯(lián)的短時能量估計(jì)值相對大,說明其所在導(dǎo)聯(lián)的幅值較大,所設(shè)的閾值就是中間的紅色線,可看到62個導(dǎo)聯(lián)中有某些的導(dǎo)聯(lián)的短時能量估計(jì)值高于閾值,高于紅色線就可以把它認(rèn)為是疑似癲癇始發(fā)區(qū)導(dǎo)聯(lián)。如圖5右圖,是篩選出來的高于閾值的導(dǎo)聯(lián)的短時能量估計(jì)值的圖,從中可知,高于閾值的導(dǎo)聯(lián)包括了圖中所列舉的導(dǎo)聯(lián)。
圖5 全部導(dǎo)聯(lián)的短時平均能量估計(jì)值及篩選出來的導(dǎo)聯(lián)短時平均能量估計(jì)值
這里從靈敏度和特異性兩個標(biāo)準(zhǔn)對該方法做出評價。靈敏度和特異性的表達(dá)公式分別為:,。其中TP為真陽性,是指通過特征提取定位的疑似導(dǎo)聯(lián)中最終包含癲癇致病灶的導(dǎo)聯(lián)數(shù);TN為真陰性,是指除了通過特征提取定位的疑似導(dǎo)聯(lián)以外的其他導(dǎo)聯(lián)個數(shù);FP為假陽性,是指通過特征提取定位的疑似導(dǎo)聯(lián)中最終確定不包含癲癇致病灶的導(dǎo)聯(lián)數(shù);FN為假陰性,是指除了通過特征提取定位的疑似導(dǎo)聯(lián)以外,最終確定包含癲癇致病灶的導(dǎo)聯(lián)數(shù)中包含其他導(dǎo)聯(lián)的個數(shù)。
下面將短時能量特征提取的篩選結(jié)果與前期領(lǐng)域?qū)<叶ㄎ坏腟OZ的結(jié)果進(jìn)行對比,如表1所示。
表1 短時能量特征提取的篩選結(jié)果與前期領(lǐng)域?qū)<叶ㄎ坏腟OZ的結(jié)果對比
從表1中可知,對于以上的5個患者而言,基于短時能量的高頻特征提取與定位的靈敏度和特異性都很高,說明癲癇致病灶的定位效果還是比較理想的,說明本方法具有一定的臨床適用性。
結(jié)論:本文提出了一種基于短時能量的高頻振蕩節(jié)律特征的提取方法,通過matlab仿真實(shí)驗(yàn)分析可知,提出的基于短時能量的高頻振蕩節(jié)律特征的提取方法具有一定的可行性,能夠分析和確定癲癇患者的發(fā)作始發(fā)區(qū),提高了醫(yī)生的診斷效率,縮短了診斷和治療的時間。